(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
進行中の業務案件を特定する情報を受け取り、それぞれの業務案件の取引先会社についての信用情報を外部データベースから取得する信用情報取得部と、
前記業務案件の進行にともない通過する契約および代金請求にかかる事象である複数のマイルストンについてそれぞれ予定日と実行日とを保持する取引推移保持部と、
各業務案件が前記マイルストンを通過した回数と、該マイルストンの実行日が予定日から遅延した回数とをカウントし、これらを加算して障害度を算出する障害度算出部と、
前記信用情報に対して予め設定されている格付リスクを算出し、該格付リスクと前記障害度を加算して、前記業務案件の安定性と代金回収についての確実性を表す指標であるリスク判定スコアを算出するリスク判定スコア算出部と、
を備えることを特徴とする個別案件リスク管理装置。
【請求項２】
前記障害度算出部は、前記マイルストンの実行日が予定日から遅延した日数をカウントし、カウント値を前記障害度に加算することを特徴とする請求項１に記載の個別案件リスク管理装置。
【請求項３】
取引先会社名を含む複数の文書データをネットワークを介して外部から収集する情報収集部と、
文書データ中に会社名とともに使用されることで該会社の信用を低下させるおそれのある語句として予め設定される複数のネガティブワードを保持するネガティブワード保持部と、
前記ネガティブワードのそれぞれが文書データ中に検出されることによる信用の低下度合いを数値化したリスク度を保持するリスク度保持部と、
前記文書データ内に含まれる前記ネガティブワードを検出する文書検索部と、
前記リスク度保持部を参照して、検出されたネガティブワードに与えられたリスク度を合計し累計リスクを算出するリスク集計部と、
をさらに備え、
前記信用情報取得部は、取引先会社の信用情報として前記累計リスクをさらに取得し、
前記リスク判定スコア算出部は、取引先会社の累計リスクを使用して前記リスク判定スコアを算出することを特徴とする請求項１または２に記載の個別案件リスク管理装置。
【請求項４】
前記業務案件に関する会計情報が記録された会計データベースと、
前記業務案件のそれぞれについて前記リスク判定スコアと前記会計情報とを用いて二次元グラフ上に各業務案件を位置づけたリスク表示グラフを作成するグラフ作成部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の個別案件リスク管理装置。
【請求項５】
前記業務案件のそれぞれが前記リスク表示グラフ内で占める位置に応じて、業務案件への対応方針に関する予め準備されたアドバイスをユーザ端末に出力する対応方針判定部をさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の個別案件リスク管理装置。
【請求項６】
進行中の業務案件を特定する情報を受け取り、それぞれの業務案件の取引先会社についての信用情報を外部データベースから取得する機能と、
前記業務案件の進行にともない通過する契約および代金請求にかかる事象である複数のマイルストンについてそれぞれ予定日と実行日とをメモリに記憶させる機能と、
各業務案件が前記マイルストンを通過した回数と、該マイルストンの実行日が予定日から遅延した回数とをカウントし、これらを加算して障害度を算出する障害度算出部と、
前記信用情報に対して予め設定されている格付リスクを算出し、該格付リスクと前記障害度を加算して、前記業務案件の安定性と代金回収についての確実性を表す指標であるリスク判定スコアを算出する機能と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする個別案件リスク管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取引先会社との間で進行中の業務案件毎にリスク管理をする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業が他会社との取引を開始したり継続したりするために、取引先会社の与信管理をすることが重要である。取引先会社の財務状況が悪化したり不祥事を起こしてその会社の信用が低下すれば、売掛金を回収できないなどの問題が生じるからである。従来から、各取引先会社の業績や評判等について様々なデータを収集し、それらデータを基に取引先に対する与信を行うことが広く行われている。例えば、特許文献１には、取引先に関する与信情報を与信サーバからクライアント端末に送信する与信判断支援システムが開示されている。
【特許文献１】特開２００２−７７３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１の技術では、取引先の企業単位で与信情報を手に入れることはできるが、その取引先との個々の業務案件単位に与信管理をすることはできない。現実には、一つの取引先との間で進行している複数案件の間でもリスクの大小にはかなりの違いがあると考えられるため、個別の業務案件毎にリスクの度合いを判断できるようなシステムが望まれる。
【０００４】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、取引先会社との間で進行している複数の業務案件について、個別の案件毎にリスク管理できるようにする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のある態様は、個別案件リスク管理装置である。この装置は、進行中の業務案件を特定する情報を受け取り、それぞれの業務案件の取引先会社についての信用情報を取得する信用情報取得部と、それぞれの業務案件について取引先会社との間での取引の進行度合いに関する取引推移情報を保持する取引推移保持部と、信用情報および取引推移情報に基づいて業務案件の安定性と代金回収についての確実性を表す指標であるリスク判定スコアを算出するリスク判定スコア算出部と、を備える。
【０００６】
この態様によると、企業の各部署の管理下にある複数の業務案件についての取引推移情報と、それぞれの業務案件にかかる取引先会社の信用情報とに基づきリスク判定スコアを算出するようにした。これによって、業務案件単位でリスク管理をすることが可能になる。
【０００７】
取引推移保持部は、業務案件の進行にともない通過する契約および代金請求にかかる事象である複数のマイルストンについてそれぞれ予定日と実行日とを保持しており、マイルストンの完了数および予定日からの遅延回数に応じて決定される障害度を算出する障害度算出部をさらに備えてもよく、リスク判定スコア算出部は、障害度を使用してリスク判定スコアを算出してもよい。これによると、マイルストンの完了数と遅延回数とに応じて障害度が算出されリスク判定スコアに反映されるので、予定日よりマイルストンの実行が遅れたことが多い業務案件ほどリスク判定スコアを大きく算出することができる。
【０００８】
障害度算出部は、マイルストンの実行日が予定日から遅延した日数をカウントし、カウント値を障害度に加算してもよい。これによると、マイルストンの予定日からの遅延日数が多い業務案件ほどリスク判定スコアを大きく算出することができる。
【０００９】
取引先会社名を含む複数の文書データをネットワークを介して外部から収集する情報収集部と、文書データ中に会社名とともに使用されることで該会社の信用を低下させるおそれのある語句として予め設定される複数のネガティブワードを保持するネガティブワード保持部と、ネガティブワードのそれぞれが文書データ中に検出されることによる信用の低下度合いを数値化したリスク度を保持するリスク度保持部と、文書データ内に含まれるネガティブワードを検出する文書検索部と、リスク度保持部を参照して、検出されたネガティブワードに与えられたリスク度を合計し累計リスクを算出するリスク集計部と、をさらに備えてもよい。この場合、信用情報取得部は、取引先会社の信用情報として累計リスクを取得し、リスク判定スコア算出部は、取引先会社の累計リスクを使用してリスク判定スコアを算出してもよい。これによると、ネットワーク経由で収集された文書中に出現するネガティブワードに基づき算出される累計リスクを取引先会社の信用情報として使用することで、取引先会社の業績や評判等の変化に応じてリスク判定スコアの値を随時更新することができる。
【００１０】
業務案件に関する会計情報が記録された会計データベースと、業務案件のそれぞれについてリスク判定スコアと会計情報とを用いて二次元グラフ上に各業務案件を位置づけたリスク表示グラフを作成するグラフ作成部と、をさらに備えてもよい。これによると、部署で管理下にある複数の業務案件のリスク全体の様子を容易に把握することができる。
【００１１】
業務案件のそれぞれがリスク表示グラフ内で占める位置に応じて、業務案件への対応方針に関する予め準備されたアドバイスをユーザ端末に出力する対応方針判定部をさらに備えてもよい。
【００１２】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムにより表現したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、取引先会社との間で進行中の複数の業務案件について、各企業の最新の取引状態および信用情報を反映させて個別の案件毎のリスク管理を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
実施の形態１．
本発明の一実施形態は、取引先会社に関する情報を含む文書データをネットワークから取得し、文書データに基づいて取引先会社の信用の低下度合いを数値化した累計リスクを算出することで、与信管理に役立てることが可能な取引先リスク管理装置である。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態に係る取引先リスク管理システム５０の全体概要図である。取引先リスク管理装置１０は、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク１２に接続されており、様々なウェブサイトにアクセス可能である。取引先リスク管理装置１０には典型的にはパーソナルコンピュータである操作端末１８が接続されている。ユーザは、操作端末１８を使用して、取引先リスク管理装置１０に対して調査対象会社名や後述する所要の条件を与えることができる。
【００１６】
取引先リスク管理装置１０は、予め指定されている複数のウェブサイトのサーバ１６にネットワーク１２を介してアクセスする。そして、調査対象会社についてのニュース記事や、投資情報、信用情報などを提供するウェブサイトに存在する文書データを参照し、それらに基づき調査対象会社の与信上のリスクを算出する。算出されたリスクは、与信等のデータとして利用することができる。本実施形態の取引先リスク管理装置１０は、ネットワーク上で提供されている常に更新されている文書データに基づき、調査対象会社のリスクを計算する点に特徴の一つがある。
【００１７】
取引先リスク管理装置１０はまた、ネットワーク１２を介して、複数の会社または個人について関連の深い会社名または個人名（以下、これらを「概要情報」と呼ぶ）をデータとして提供している企業情報データベース１４にもアクセスする。そして、調査対象会社の関連会社、役員、株主等の情報を取得し、上述のリスクの算出に利用する。企業情報データベース１４は、取引先リスク管理装置１０とローカルに接続されていてもよいが、別の主体により運営されている方が好ましい。
【００１８】
図２は、図１の取引先リスク管理装置１０の詳細な構成を示す機能ブロック図である。これらの構成は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵやメモリをはじめとする素子で実現でき、ソフトウェア的には以下で述べる機能を有しメモリにロードされるコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックとして描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００１９】
対象会社設定部２６は、操作端末１８によりユーザから入力されたリスク調査の対象会社名を保持する。ネガティブワード保持部２８は、操作端末１８によりユーザから入力された複数のネガティブワードを保持する。ここで、「ネガティブワード」とは、文書データ中に会社名とともに使用されることで該会社の信用を低下させるおそれのある語句のことを指す。ネガティブワードの具体例については図４に関連して説明する。
【００２０】
リスク度保持部３８は、操作端末１８によりユーザから入力されたリスク度を保持する。ここで、「リスク度」とは、各ネガティブワードが文書データ中に検出されることによる信用の低下度合いを数値化したものである。リスク度は、調査対象会社に与える信用上の懸念が大きいと考えられるネガティブワードほど、大きな値となるように設定されることが好ましい。リスク度の具体例についても、図４に関連して説明する。
【００２１】
情報収集部２０は、調査対象会社に関する記述を含む多数の文書データをネットワークから収集する。情報収集部２０は、クローリング部２２と概要情報取得部２４とを含む。
クローリング部２２は、対象会社設定部２６から調査対象会社名を受け取り、その会社名を含む文書データを多数収集する。本明細書における「文書データ」とは、テキストデータ、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、ＸＨＴＭＬファイルなどのテキスト情報を含んだデータを指すが、そのデータ形式は限定されない。
【００２２】
クローリング部２２は、ネットワーク上の任意のウェブサイトから文書データを収集してもよいが、予めユーザによって指定されているサイトのみから文書データを収集することも可能である。この場合、情報収集および後続のリスク集計に要する時間を短縮すること、および、個人や社会的に信用度の低い団体が作成した文書データを収集したためにリスク度が不正確になるおそれを回避することなどを主眼とした検索をすることができる。指定サイトには、新聞社のサイト、ニュース提供サイト、信用情報を提供するサイトなどが含まれる。なお、取引先のリスクは日々変化するものなので、一定頻度以上のデータ更新がなされているサイトを選択することが好ましい。収集された文書データは、一時的に図示しないメモリに蓄積される。
概要情報取得部２４は、企業情報データベース１４から、調査対象会社の概要情報を取得する。
【００２３】
文書検索部３０は、情報収集部２０に蓄積された調査対象会社名を含む文書データに含まれるネガティブワードを検出する。文書検索部３０は、文章分解部３２とマッチング部３４とを含む。
【００２４】
文章分解部３２は、情報収集部２０に蓄積された文書データを所定の規則にしたがって解析し、文章の構成要素を抽出する。文章分解部３２は、既知の文章分解アルゴリズムのうち任意のものを使用することができる。一例として、対象となる文章を形態素に分解し、各要素について活用形、原形、品詞を決定する形態素解析を実施し、名詞として決定された要素とネガティブワードとを比較するようにしてもよい。形態素解析自体は周知の技術であるため、これ以上の説明は省略する。
【００２５】
マッチング部３４は、文章分解部３２によって名詞とされた要素とネガティブワード保持部２８内のネガティブワードとのマッチングを実行し、一致したネガティブワードを検索結果として出力する。検出されたネガティブワードは、ワード蓄積部４０に出力される。
なお、マッチング部３４は、形態素解析の結果を利用せず、単に文書データに対して全文検索を実行してネガティブワードを検出してもよい。
【００２６】
ワード蓄積部４０は、文書データから検出されたネガティブワードを、調査対象会社毎に蓄積する。ワード蓄積部４０は、後述するように調査対象会社の関連会社、役員、株主等について文書データが収集された場合は、それらの項目毎に検出されたネガティブワードを蓄積する。
【００２７】
リスク集計部４４は、リスク度保持部３８を参照し、ワード蓄積部４０に蓄積されたネガティブワードに付与されているリスクを加算した累計リスクを算出する。この累計リスクは、調査対象会社毎に求められる。
また、後述するように、調査対象会社の関連会社、役員、株主等についてそれぞれネガティブワードの検索が実施された場合、それぞれのネガティブワードに付与されているリスクを集計して、調査対象会社の累計リスクに加算した全体累計リスクを算出する。したがって、調査対象会社の関連会社、その関連会社といった具合にネガティブワードの検索範囲を広げていくと、その都度累計リスクが増加していくことになる。
【００２８】
調査範囲決定部４８は、全体累計リスクと予め定められているしきい値とを比較して、ネガティブワードの調査範囲を決定する。具体的には、図７を参照して説明する。
【００２９】
与信判定部４６は、調査対象会社の全体累計リスクを受け取り、これに会社毎の評点や、自社との取引履歴を点数化したものを反映させた与信スコアを算出し、操作端末１８に出力する。ユーザは、この与信スコアを利用して与信作業に役立てることができる。
【００３０】
なお、上述では、まずクローリング部２２が調査対象会社名を含む文書データを収集し、収集した文書データの中からネガティブワードを検索することを説明したが、クローリング部２２は、最初から調査対象会社名といずれかのネガティブワードの両方を含む文書データをネットワークから収集するようにしてもよい。
【００３１】
図３は、企業情報データベース１４により提供される会社別のデータ構造５４を示す。データ構造５４は、会社名、親会社名、関連会社名、役員名、主要株主名、主要取引先名を含む。これら以外のデータ、例えば会社の住所や代表者名等がデータに含まれていてもよい。データは会社毎に準備されており、会社名をキーとして必要な情報を得ることができる。また、役員名をキーとして検索を実行することで、その人物が役員を務めている会社名を検索することができる。同様に、株主名をキーとして検索を実行することで、株主である個人が役員を務める会社名、または株主である会社を関連会社に持つ会社名等を検索することも可能である。
なお、上記とは異なるかたちで企業情報データベース１４が構成されていてもよいことは言うまでもない。例えば、会社情報データ、役員データ、株主データ、取引先データでそれぞれ個別にデータベースが作られており、それらデータベース間が会社コードや人物コードで互いに関連付けられたリレーショナルデータベースのかたちで提供されていてもよい。
【００３２】
図４は、ネガティブワードおよびリスク度の一例を示す表６０である。ネガティブワード６２およびリスク度６４は、操作端末１８に表示される専用のフォーマットにユーザが語句と数値とを入力していくことで設定される。ネガティブワード６２には、例えば、不良債権等の財務上のリスクを表す語句、粉飾決算、賄賂、逮捕等の犯罪に関連する語句、疑惑、偽装等の風評に関連する語句が含まれる。設定するネガティブワードの数に制限はない。
【００３３】
リスク度６４は、一例として１〜５の範囲でユーザが決定する。図４の例では、粉飾決算、賄賂、逮捕等の犯罪に関連するネガティブワードには「５」のリスク度が付与され、それ以外のネガティブワードには１または２のリスク度が付与されている。
【００３４】
なお、ネガティブワードとリスク度は、全ての調査対象会社について同一のものを使用してもよいし、業種毎に異なるものを使用してもよいし、あるいは会社毎に異なるものを使用してもよい。
【００３５】
図５は、図３のデータベースにしたがって展開される、ある調査対象会社とその会社に関する概要情報との関係を説明する図である。
図５において、調査対象会社がＡ社であるとする。上述の企業情報データベースを参照すると、Ａ社について関連会社７４、役員７６、株主７８の情報を取得することができる。したがって、関連会社７４、役員７６、株主７８の各データは、Ａ社より下位の階層に位置するデータであると言える。本実施形態では、調査対象会社から直接導かれるこれらデータを第１階層のデータと呼ぶことにする。
【００３６】
関連会社７４のうち、「ａ１」社に着目すると、このａ１社についても企業情報データベースを参照することで、関連会社８０、役員８２、株主８４の情報を取得することができる。このように、第１階層のデータから導かれるデータを第２階層のデータと呼ぶことにする。他の関連会社ａ２、ａ３についても、同様に関連会社、役員、株主を第２階層データとして展開することができる。また、第１階層の役員７６については、その人物が役員を務めている別の会社名、およびその人物が株主となっている会社名を第２階層のデータとして展開することができる。さらに、第１階層の株主７８については、株主が個人である場合には、その人物が役員を務めている別の会社名、およびその人物が株主となっている会社名を第２階層のデータとして展開することができる。株主が法人である場合には、その会社の関連会社、役員、株主を第２階層のデータとして展開することができる。
第２階層における関連会社、役員、株主についても、さらに下位の階層へとデータを展開することができる。
このように、階層を下に辿る毎に、調査対象会社と関連を有する会社名、役員名、および株主名が急速に増加することが分かる。
【００３７】
図６は、調査対象会社について、ネガティブワードの検索およびリスク集計の結果の一例を示す図である。列９２は、調査対象会社名を表す。列９４は、列９２の会社名を含む文書データから検索されたネガティブワードを表す。列９６は、列９４のネガティブワードに付与されているリスク度を表す。列９８は、各調査対象会社について検索されたネガティブワードのリスク度を加算した累計リスクを表す。図６では、Ａ社についての累計リスクが「１５」であり、Ｂ社について算出された累計リスクが「３５」であることが分かる。
【００３８】
なお、図６の例では、文書データ中に同一のネガティブワードが何回検出されても、そのワードに対して付与されるリスク度はネガティブワード一つ分である。別の実施形態として、表９０に出現回数列を設け、文書データに出現した各ネガティブワードの数をカウントし、リスク度にカウント数を乗じるようにしてもよい。
【００３９】
図７は、調査範囲決定部４８がリスク調査の範囲をさらに下位階層に広げるか否かを判断するための基準例１００を示す図である。列１０２は、情報収集部２０および文書検索部３０によりネガティブワードの調査を実行すべき範囲を表す。列１０４は、第１階層までの累計リスクについてのしきい値を表す。列１０６は、第２階層までの調査終了時に算出される累計リスクについてのしきい値を表す。なお、しきい値は、階層３以下についてもそれぞれ決められている。
【００４０】
例えば、第１階層までの累計リスクが５０以上であれば、文書検索部３０は、下位の階層についての調査を実行する。すなわち、図５の第１階層における各関連会社、役員、株主に関係のある会社、役員、株主を含む文書データについて、ネガティブワードの検索を実施する。第１階層までの累計リスクが２１以上４９以下である場合、文書検索部３０は、下位の階層のうち一部について調査を実行する。すなわち、図５の第１階層における関連会社に関係のある会社、役員、株主を含む文書データについてネガティブワードの検索を実施する。役員、株主に対する下位階層については検索を実行しない。第１階層までの累計リスクが２０以下である場合には、第１階層までで調査を終了する。
【００４１】
第２階層までの累計リスクについても、上記と同様にして表１００をもとに調査範囲が決定される。なお、調査範囲を決めるためのしきい値は、階層毎に異なる値であることが好ましい。この理由は、以下の通りである。すなわち、下位の階層までネガティブワードの調査を実行すれば、必然的に多くのネガティブワードが検出され、累計リスクは上位階層よりも大きくなる。したがって、下位階層のしきい値をそれに合わせて変更せずに同一のものを使用すると、ある階層以降は必ずしきい値を上回ることになり、調査が終了しなくなってしまうからである。
なお、上記のようなしきい値を設定せず、予め定められた階層までは必ず調査を実行するように設定してもよい。
【００４２】
図８および図９は、本実施形態にしたがって取引先会社のリスク判定を実施する流れを説明するフローチャートである。
まず、情報収集部２０が操作端末１８から調査対象会社名を受け取り、文書検索部３０がネガティブワード保持部２８からネガティブワードを受け取る（Ｓ１０）。クローリング部２２は、ネットワークを介して指定サイトのサーバ１６から調査対象会社名を含んだ文書データを収集する（Ｓ１２）。文書検索部３０は、収集された文書データについて、ネガティブワードを検索し（Ｓ１４）、ワード蓄積部４０は検索されたネガティブワードを調査対象会社毎に蓄積する（Ｓ１６）。リスク集計部４４は、蓄積されたネガティブワードに付与されているリスク度をリスク度保持部３８から取得し、それらを加算した累計リスクを算出する（Ｓ１８）。
【００４３】
図９に移り、情報収集部２０および文書検索部３０は、第１階層についての調査に移行する。まず、情報収集部２０内の概要情報取得部２４は、企業情報データベース１４にアクセスして、調査対象会社に関する概要情報、具体的には関連会社名、役員名、株主名を取得する（Ｓ２０）。クローリング部２２は、取得された関連会社名、役員名、または株主名を含む文書データをそれぞれ収集し、一時的に保存する（Ｓ２２）。
文書検索部３０は、情報収集部２０に蓄積された関連会社名、役員名、株主名の各項目別の文書データに対し、それぞれネガティブワードの検索を実行し（Ｓ２４）、検出されたネガティブワードを項目別にワード蓄積部４０に蓄積する（Ｓ２６）。リスク集計部４４は、ネガティブワードに付与されているリスク度をリスク度保持部３８から取得し、各項目別に蓄積されているネガティブワードのリスクを合計する（Ｓ２８）。さらに、リスク集計部４４は、第１階層の概要情報の各項目について合計されたリスクを、先に計算された調査対象会社の累計リスクに加算する（Ｓ３０）。こうして得られた全体累計リスクは、調査範囲決定部４８に渡される。
【００４４】
調査範囲決定部４８は、全体累計リスクを図７に示した列１０４のしきい値と比較する（Ｓ３２）。全体累計リスクが所定のしきい値、例えば「２１」以上であった場合（Ｓ３２のＹ）、情報収集部２０と文書検索部３０は、さらに下の階層へと調査範囲を拡大することになり（Ｓ３４）、Ｓ２０からＳ３０の処理を繰り返す。全体累計リスクが所定のしきい値未満であった場合（Ｓ３２のＮ）、現時点の階層まででネガティブワードの調査は終了し、全体累計リスクが与信判定部４６に出力される（Ｓ３６）。
【００４５】
図１０は、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の３社について、取引先リスク管理装置１０でリスク集計を実施したときの様子を説明する概念図である。
Ａ社、Ｂ社、Ｃ社について収集された文書データに対するネガティブワードの検索結果に基づき、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の累計リスクがそれぞれ「１５」「３５」「１７」であったとする。累計リスクの大小にかかわらず、対象会社のデータベースから直接導かれる第１階層の概要情報については、情報収集部２０と文書検索部３０によってネガティブワードの検索がなされる。
【００４６】
図中のボックス１１８は、Ａ社については、概要情報取得部２４によって、関連会社が２社、役員が２名、株主が１名取得されたことを表す。ボックス１２０は、Ｂ社について、概要情報取得部２４によって、関連会社が２社、役員が２名、株主が２名、ネガティブワードの調査対象として取得されたことを表す。ボックス１２２は、Ｃ社について、概要情報取得部２４によって、関連会社が１社、役員が１名、株主が２名、ネガティブワードの調査対象として取得されたことを表す。
【００４７】
各ボックス１１８〜１２２は、概要情報のそれぞれについて検出されたネガティブワードのリスク度も示されている。例えば、ボックス１２０では、関連会社ｂ１社について検出されたネガティブワードのリスク度が５であり、関連会社ｂ２社について検出されたネガティブワードのリスク度が５であり、といった内容を表している。リスク集計部４４は、計算されたリスク度を、上位階層すなわち元々の調査対象会社について求められた累計リスクに加算する。この結果、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の全体累計リスクはそれぞれ「１７」「５２」「２０」となる。
【００４８】
調査範囲決定部４８は、全体累計リスクと所定のしきい値とを比較して、ネガティブワードの調査範囲をさらに広げるか否かを決定する。ここでは、図７の列１０４に定められているしきい値と比較する。この結果、Ａ社およびＣ社については、全体累計リスクが２０以下であるため、ここでネガティブワードの調査が停止される。Ｂ社については、全体累計リスクが５０以上であるため、さらに下の階層にまでネガティブワードの調査が拡大される。
【００４９】
概要情報取得部２４は、ボックス１２０内の関連会社、役員、株主についての概要情報を取得する。その結果が図中のボックス１２４内に示されている。すなわち、関連会社ｂ１社については、関連会社１社、役員１名、株主１名が取得されたことを表している。また、株主ｂ５については、関連会社１社、役員１名が取得されたことを表している。また、ボックス１２４には、概要情報のそれぞれについて検出されたネガティブワードのリスク度も示されている。
【００５０】
リスク集計部４４は、第２階層の各概要情報に与えられたリスク度を加算し、さらに元々の調査対象会社の全体累計リスクに加算する。この結果、第２階層までの全体累計リスクが７０になったとする。調査範囲決定部４８は、今度は図７の列１０６に定められているしきい値と全体累計リスクとを比較する。全体累計リスクが７０以上であるため、Ｂ社に対してはさらに下の第３階層にまでネガティブワードの調査が拡大される。
このようにして、各階層までの調査で求められた全体累計リスクが所定のしきい値を下回るか、または予め定められている上限回数の調査を終了するまで、ネガティブワードの検索が実行される。
【００５１】
下位の階層まで調査範囲が拡大された調査対象会社（例えば図１０のＢ社）では、全体累計リスクは調査が進む毎に大きくなっていく。このように、本実施形態では、リスクが高めの会社については、より広い範囲にリスク調査の対象を自動的に拡大することができる。なお、調査対象会社の全体累計リスクが所定の上限値に到達した時点で、その会社は取引等の対象として適切でないとして以降の検索を打ち切るなどの仕組みを設定することも可能である。
【００５２】
以上説明したように、本実施形態によれば、調査対象会社の信用に影響を与えると考えられるネガティブワードを予め定義しておき、ネットワークを介して収集された調査対象会社名を含む文書データ中でネガティブワードを検索する。そして、検索されたネガティブワードに基づき信用の低下度合いを表す累計リスクが算出される。ユーザは、この累計リスクを与信管理に役立てることができる。
【００５３】
また、ネットワークを介して外部から収集した文書データを基にして累計リスクを算出するので、日々更新される情報を累計リスクに反映させることができる。また、文書データ内でのネガティブワードの有無に基づき累計リスクが算出されるので、ユーザは文書データの内容を確認する必要がない。
【００５４】
さらに、調査対象会社に関連する関連会社、役員名、株主名等を含む文書データからもネガティブワードを検出し、検出されたネガティブワードに与えられたリスク度を、元の調査対象会社について求められた累計リスクに加算するようにした。したがって、調査対象会社の表面的な情報のみならず、資本関係や人的関係を有する関連会社等についての情報をも参照して累計リスクが算出される。よって、与信管理における累計リスクの信頼度が向上する。
【００５５】
なお、クローリング部２２は、ネットワークから文書データを収集する際に、文書データの新しさを参照するようにしてもよい。例えば、クローリング部２２は、所定の期間内（一週間以内など）に作成された文書データのみを収集するようにしてもよい。
【００５６】
実施の形態２．
実施の形態１では、取引先の会社毎に累計リスクを算出することで、取引先会社のリスクを把握することを述べた。実施の形態２では、各取引先会社との間で進行中の業務案件毎のリスクを把握可能とする個別案件リスク管理装置について説明する。
【００５７】
図１１は、本実施形態に係る個別案件リスク管理システム１５０の全体概要図である。個別案件リスク管理装置１６０は、会社内のある部署において責任管理下で進行している複数の業務案件のリスクを管理する装置である。個別案件リスク管理装置１６０は、実施の形態１に係る取引先リスク管理装置１０に接続され、装置１０で算出された取引先会社の全体累計リスクを受け取る。また、個別案件リスク管理装置１６０はネットワーク１２を経由して企業情報データベース１４に接続し、取引先会社の情報を取得できる。会計データベース１５２には、各取引先会社との業務案件についての会計情報が記録されている。なお、この会計情報は他の場所、例えば取引先リスク管理装置に記録されていてもよい。
【００５８】
ユーザは、操作端末１８を使用して、個別案件リスク管理装置１６０に対し、取引先会社との間で進行中の業務案件に関する情報を入力する。この情報は、主に取引を進める際に通過する事象の予定日と実行日に関するものである。個別案件リスク管理装置１６０は、取引先会社の全体累計リスクや格付情報、およびユーザから入力された業務案件に関する情報を利用して、業務案件毎に、その案件を処理するに際し考慮すべき主に案件の安定性と代金回収の確実性を表す指標であるリスク判定スコアを算出する。そして、リスク判定スコアに基づき、各案件についてどのような方針で臨むべきかのアドバイスをユーザに提示する。
本実施形態では、顧客からの依頼に基づいてシステムのコンサルテーション、開発、運用を行うシステム開発部署における業務を想定して以下の説明を行う。
【００５９】
図１２は、図１１の個別案件リスク管理装置１６０の詳細な構成を示す機能ブロック図である。この図においても、各機能ブロックはハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろなかたちで実現できる。
【００６０】
リスク度取得部１７２は、取引先リスク管理装置１０から各取引先会社について算出された全体累計リスクを取得し、リスク判定スコア算出部１７８に渡す。
格付取得部１７４は、企業情報データベース１４にアクセスして各取引先会社についての格付情報を取得し、リスク判定スコア算出部１７８に渡す。
取引履歴保持部１７６は、各取引先会社との間で既に完了した業務案件に関する情報（以下、これを「取引履歴」と呼ぶ）を保持する。この取引履歴には、例えば、取引先会社別の売上総額や完了した業務案件の総数などが含まれる。
【００６１】
契約請求情報管理部１８０は、各取引先会社との間で現在進行中の業務案件について、取引契約や代金請求等の事象の推移を管理する。契約請求情報管理部１８０は、取引推移保持部１８２と障害度算出部１８４とを含む。
取引推移保持部１８２は、業務案件毎に、契約締結日や代金請求日などの所定の事象についての予定日および実行日を記録する。これらの日付は、会計データベース１５２から取得される。あるいは、操作端末１８を使用してユーザから入力されてもよい。障害度算出部１８４は、取引推移保持部１８２に記録された情報に基づき、各業務案件について、取引の進展に伴い事象が円滑に推移したかあるいは難航したかを表す指標となる障害度を算出する。算出された障害度は、リスク判定スコア算出部１７８に送られる。なお、取引推移保持部１８２と障害度算出部１８４については図１４および図１５を参照して詳細に説明する。
【００６２】
リスク判定スコア算出部１７８は、進行中の業務案件を特定する情報を受け取り、取引先会社との間で進行中の業務案件について一件ずつリスク判定スコアを算出する。このリスク判定スコアＰの算出は、以下のようにして行われる。
【００６３】
リスク度取得部１７２から受け取った取引先会社毎の全体累計リスクをＰＡと表記する。この全体累計リスクＰＡは、各取引先会社との全ての業務案件について同一値が用いられる。
【００６４】
リスク判定スコア算出部１７８は、格付取得部１７４から受け取った取引先会社毎の格付に基づき格付リスクＰＢを算出する。この格付リスクＰＢは、低い格付ほどＰＢが大きな値となるように設定される。例えば、格付がＡを上位としたＡ〜Ｅの５段階であれば、格付リスクＰＢは１〜５とする。格付がより詳細であれば、格付リスクＰＢもそれに合わせて設定する。この場合、格付リスクＰＢは線形増加しなくてもよく、例えば低い格付になるほど二次関数的に増加するようにしてもよい。格付リスクＰＢは、各取引先会社との全ての業務案件について同一値が用いられる。
【００６５】
また、リスク判定スコア算出部１７８は、取引履歴保持部１７６から受け取った取引履歴に基づき、履歴リスクＰＣを算出する。例えば取引履歴が売上総額である場合、総額が大きい取引先ほど、履歴リスクＰＣが小さくなるように設定される。あるいは、総額が所定のしきい値未満の取引先については固定の履歴リスクＰＣを設定し、総額がしきい値以上の取引先については履歴リスクＰＣをゼロとしてもよい。これは、過去の売上総額が大きい取引先については、業務案件について代金が回収できないというリスクは小さいと考えられるからである。
取引履歴が業務案件の総数である場合も、総数が多い取引先ほど、履歴リスクＰＣが小さくなるように設定する。あるいは、業務案件の総数がしきい値未満の取引先については固定の履歴リスクＰＣを設定し、総数がしきい値以上の取引先については履歴リスクＰＣをゼロとしてもよい。この場合も、既に完了した業務案件数が多い取引先については、業務案件について代金が回収できないというリスクは小さいと考えられるからである。
なお、履歴リスクＰＣについても、各取引先会社との全ての業務案件について同一値が用いられる。
【００６６】
さらに、リスク判定スコア算出部１７８は、障害度算出部１８４から障害度ＰＤを受け取る。障害度ＰＤの算出方法については後述する。
【００６７】
リスク判定スコア算出部１７８は、次式にしたがってリスク判定スコアＰを算出し、グラフ作成部１８８に出力する。
Ｐ＝ＰＡ＋ＰＢ＋ＰＣ＋ＰＤ
なお、リスク判定スコア算出部１７８は、上述のＰＡ〜ＰＤのうちうち任意の１〜３つに基づきリスク判定スコアＰを算出してもよい。一例として、全体累計リスクＰＡと障害度ＰＤのみを用いてリスク判定スコアＰを算出してもよい。
【００６８】
グラフ作成部１８８は、各業務案件のリスク判定スコアＰを受け取り、各案件の取引金額および利益率に関する情報の取得を会計情報取得部１８６に依頼する。会計情報取得部１８６は、案件名を元に会計データベース１５２を参照し、取引金額と利益率とを検索し、グラフ作成部１８８に渡す。グラフ作成部１８８は、リスク判定スコア、取引金額、および利益率を利用して、部署の管理下にある複数の業務案件についてのリスクを確認できるグラフを作成する。このグラフについては、図１６ないし図１８を参照して説明する。
【００６９】
対応方針判定部１９０は、グラフ作成部１８８で作成されたグラフ内での業務案件の位置づけに基づき、業務案件を引き続き続行するか、契約解除を含めた見直しをするかといった対応方針を判定する。この判定結果は操作端末１８に送られ、ユーザの判断に役立てられる。
【００７０】
個別案件情報表示部１９２は、グラフ上に表示された業務案件について、操作端末１８からの指示に応じて取引推移情報を作成する。この取引推移情報は操作端末１８に送られる。
【００７１】
図１３は、サービス形態区分の一例を示す表である。サービス形態は、大区分２０２と中区分２０４とに分けられており、本実施形態では、各業務案件は中区分のいずれかに必ず対応付けられている。また、中区分２０４は、会計データベース１５２内のいずれかの勘定科目の分類２０６と対応付けられている。このように、サービス形態を会計データベースの勘定科目の分類と連動させることで、業務案件の取引金額をデータベースから取得できるようになっている。
なお、取引先会社の格付が、上記サービス形態毎に与えられていてもよい。この場合、リスク判定スコア算出部１７８は、業務案件のサービス形態を参照してそれに対応する格付を格付取得部１７４から受け取ってもよい。
【００７２】
図１４は、取引推移保持部１８２で保持される取引推移情報２１０の一例を示す表である。取引推移情報は業務案件毎に作成され、それぞれ取引先会社名および業務案件名２１８をデータとして含んでいる。取引推移情報２１０は、マイルストン２１２、予定日付２１４、および実施日付２１６をデータとして含む。マイルストンとしては、業務案件の取引を取引先会社と開始してから案件が完了するまでに生じる事象のうち、業務案件の安定性や代金の回収に影響するものが選定される。本実施形態では、業務案件に対応して開設された会計上のユニットの開設日（ユニット開設日）、業務案件について決裁が降りた日（決裁日）、取引先会社との当該業務案件についての仮契約日、契約情報登録日、契約締結日、当該業務案件について製品またはサービスを取引先会社に納入したことを確認する確認書の回収日（確認書回収日）、製品またはサービスの代金請求日、および代金の入金日の８つがマイルストンとして定められている。当然であるが、マイルストンの種類および数は上記に限られず、取引先会社の業種や業務案件の内容に応じて種々のものを採用できる。予定日付２１４は、各マイルストンについて取引先会社との間で設定する予定日であり、操作端末１８により入力される。実施日付２１６は、各マイルストンについて自社または取引先会社が現実に各マイルストンにかかる行為を実行した日であり、操作端末１８により入力される。
【００７３】
図１５は、取引推移情報に基づいた障害度ＰＤの算出方法を説明するための図である。図中、列２２０は図１４に示したマイルストン２１２と対応しており、下から上に向かって取引の開始から終了まで時系列順に並べられている。障害度算出部１８４は、各業務案件について、マイルストンを一つ通過する毎に、障害度ＰＤを一つインクリメントする。具体的には、ユーザにより図１４に示した各マイルストンについて実施日付が入力されると、障害度算出部１８４はそのマイルストンを通過したと判定し、障害度ＰＤをインクリメントする。また、障害度算出部１８４は、各マイルストンの実施が予定日付より遅れた場合も障害度ＰＤを一つインクリメントする。
【００７４】
図１５中のライン２２２、２２４、および２２６が、それぞれ異なる業務案件についてマイルストンを通過した様子を示すものとする。図中、上向きの矢印は、図の左側のマイルストン２２０の実施日付が予定日付または予定日付より前であったことを示している。右向きの矢印は、マイルストン２２０の実施日付が予定日付より遅延したことを示しており、矢印の長さは遅延日数を表している。ライン２２２で表される業務案件は、８つのマイルストンの全てを予定日付以前に完了したので、ライン２２２は上向きの矢印のみで構成されている。したがって、障害度ＰＤは、８つのマイルストンに対応してＰＤ＝８と算出される。ライン２２４で表される業務案件は、請求日と入金日の二つのマイルストンで実施日付が予定日付より遅延したので、ライン２２４は、請求日と入金日の部分に二つの右向きの矢印を含む合計１０の矢印で構成されている。したがって、障害度ＰＤは、８つのマイルストンと遅延２回でそれぞれインクリメントされるため、ＰＤ＝１０と算出される。ライン２２６で表される業務案件は、仮契約日と請求日の二つのマイルストンで実施日付が予定日付より遅延したので、ライン２２６は仮契約日と請求日の部分に二つの右向きの矢印を含む合計１０の矢印で構成されている。したがって、障害度ＰＤは、８つのマイルストンと遅延２回でそれぞれインクリメントされるため、ＰＤ＝１０と算出される。
【００７５】
図１５には、各業務案件の遅延日数も示されている。ライン２２４で表される業務案件は、請求日がｄ１日遅延し、入金日がｄ２日遅延したことを表す。また、ライン２２６で表される業務案件は、仮契約日がｄ３日遅延し、請求日がｄ４日遅延したことを表す。しかしながら、障害度算出部１８４が算出する障害度は、両方とも１０で等しくなっている。業務案件のリスクを考えるにあたっては、遅延の日数が大きいほどリスク判定スコアが大きくなること、すなわち障害度ＰＤが大きく算出されることが好ましい。
【００７６】
そこで、障害度算出部１８４は、マイルストンの実施の遅延日数を考慮して障害度を算出してもよい。一例として、マイルストンの総数をＭ、マイルストン実施の遅延回数をＷ、遅延日数の合計をＤとしたとき、障害度算出部１８４は次式にしたがって障害度ＰＤを算出してもよい。
ＰＤ＝Ｍ＋Ｗ＋Ｄ
なお、障害度算出部１８４は、Ｍ、Ｗ、Ｄを単純に加算する代わりに、重み付けして加算したり他の計算処理をして障害度ＰＤを算出してもよい。
【００７７】
図１６は、案件リスク表示グラフの一例を示す。グラフ作成部１８８は、各業務案件のリスク判定スコアを横軸に、また各業務案件の利益率を縦軸に取って座標上の点を定める。そして、その点を中心に、各業務案件の取引金額に応じた半径の円を描画する。
図１６では、４つの業務案件に対応した４つの円が描かれている。リスク判定スコアの大きい案件ほど左側に、リスク判定スコアの小さい案件ほど右側に配置される。また、利益率の大きい案件ほど上側に、利益率の小さい案件ほど下側に配置される。このように、業務案件のリスク判定スコアや利益率の大小に応じてグラフ内での配置が変わる案件リスク表示グラフを作成することで、ユーザは、現在部署で抱えている業務案件の状態を一目で把握することが可能になる。また、業務案件の取引金額に応じて円の大小も変わるので、ユーザは部署でどの程度の規模の業務案件を抱えているかを容易に把握することができる。
【００７８】
図１７は、対応方針判定部１９０によるグラフ内での各案件の位置に基づく対応方針判定を説明するための図である。図１７は、横軸のしきい値Ｔｘと縦軸のしきい値Ｔｙとを設定することで、案件リスク表示グラフ内を４つの領域Ａ〜Ｄに分割している様子を示す。このうち、領域Ｂに位置している業務案件は、リスク判定スコアが小さく安心度の高い案件である上に、利益率も高い。したがって、対応方針判定部１９０は、領域Ｂ内に位置する業務案件は良好な案件であると判定することができる。また、領域Ｃに位置している業務案件は、リスク判定スコアが大きく代金回収の不安度が高い案件である上に、利益率が小さい。したがって、対応方針判定部１９０は、領域Ｃ内に位置する業務案件について、担当者に注意を促すとともに、契約の見直しや解除を考慮すべき案件であると判定することができる。領域ＡおよびＤ内に位置する業務案件は、リスク判定スコアと利益率のいずれかに問題があるため、要検討の案件であると判定することができる。対応方針判定部１９０は、それぞれの場合について予め準備されているアドバイスメッセージを操作端末１８に出力する。
【００７９】
対応方針判定部１９０は、会計情報取得部１８６から各業務案件のサービス形態に関する情報の提供を受け、このサービス形態と案件リスク表示グラフとを合わせて考慮することで、より現実に即した判断をすることができる。例えば、業務案件のサービス形態が「コンサルテーション」であるとする。コンサルテーションは比較的短期間に取引関係が終了するものと考えられるため、リスク判定スコアが多少大きくても、部署の業績に及ぼす影響は比較的軽微だと考えられる。したがって、対応方針判定部１９０は、領域Ａ内に位置するような業務案件は、リスク判定スコアが大きくても利益率が高いため、比較的好ましい案件であると判定することができる。また、サービス形態が「運用サービス」である場合を考えると、運用サービスは比較的長期にわたって取引関係が継続するものと考えられるため、たとえ利益率が低くてもリスク判定スコアの低いものを選択する方が部署の業績に安定感を与えることができる。したがって、対応方針判定部１９０は、領域Ｄ内に位置するような業務案件は比較的好ましい案件であると判定することができる。
【００８０】
図１８は、案件リスク表示グラフの修正を説明するための図である。上述したように、各業務案件のサービス形態に応じて、領域Ａ〜Ｄの意味づけは異なる。したがって、グラフ作成部１８８は、グラフ内に表示される業務案件が同一のサービス形態に属する場合、しきい値ＴｘおよびＴｙの位置を移動させてもよい。例えば、サービス形態が「コンサルテーション」であれば、リスク判定スコアが比較的大きくても許容されるので、しきい値Ｔｘを図中の左方にずらし、領域Ｂの占める面積を大きくすることが考えられる。また、サービス形態が「運用サービス」であれば、リスク判定スコアが小さい方が好ましいので、しきい値Ｔｘを図中の右方にずらし、領域Ｂの占める面積を小さくすることが考えられる。
【００８１】
なお、図１６では、案件リスク表示グラフの横軸をリスク判定スコアＰとして表しているが、横軸を上述の全体累計リスクＰＡ、格付リスクＰＢ、履歴リスクＰＣまたは障害度ＰＤのいずれかで表示するようにしてもよい。また、ユーザが横軸に表示すべき値を上記の中から選択できるようにしてもよい。横軸に表示される値が所定の間隔で切り替わるようにしてもよい。表示される値がＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ、Ｐと切り替わる毎に、グラフ内で業務案件が占める位置の推移を観察することで、いずれの値がリスク判定スコアＰに影響を多く及ぼしているかを検討することができる。
【００８２】
図１９は、本実施形態にしたがって業務案件毎のリスク判定をする流れを説明するフローチャートである。
まず、リスク判定スコア算出部１７８は、リスク度取得部１７２から取引先会社の全体累計リスクを、格付取得部１７４から取引先会社の格付情報を、取引履歴保持部１７６から取引先会社の取引履歴を取得する（Ｓ５０）。障害度算出部１８４は、取引推移保持部１８２内に保持されている各業務案件の取引推移に基づき、各業務案件の障害度を算出する（Ｓ５２）。リスク判定スコア算出部１７８は、全体累計リスク、格付情報、取引履歴および障害度を利用して、各業務案件のリスク判定スコアを算出する（Ｓ５４）。グラフ作成部１８８は、リスク判定スコアが算出された業務案件の利益率と取引金額を会計情報取得部１８６から取得する（Ｓ５６）。グラフ作成部１８８は、業務案件のリスク判定スコアを横軸、利益率を縦軸に取った案件リスク表示グラフを作成し、操作端末１８に出力する（Ｓ５８）。対応方針判定部１９０は、案件リスク表示グラフ内での業務案件の位置づけに基づき今後の対応方針についてのアドバイスを操作端末１８に出力する（Ｓ６０）。
【００８３】
以上説明したように、本実施形態によれば、企業の各部署の管理下にある複数の業務案件についての取引推移情報と、それぞれの業務案件の取引先会社の信用情報とに基づきリスク判定スコアを算出するようにした。これによって、各企業の最新の取引状態および信用情報を反映させて部署内の業務案件単位でリスク管理をすることが可能になる。また、リスク判定スコアと利益率とを用いてリスク表示グラフ上に管理下にある業務案件を表示するようにしたので、部署の管理者に対して、業務案件のリスクを予測し今後の対応方針を考える手段を提供することができる。
さらに、業務案件の進行にともない通過する契約および代金請求にかかる事象である複数のマイルストンを設定しておき、マイルストンの完了数、予定日からの遅延回数、および遅延日数を用いて障害度を算出し、この障害度をリスク判定スコアに反映させるようにした。これによって、個々の業務案件の進捗度合いをリスク判定スコアに反映させることができる。
【００８４】
実施の形態では、取引履歴保持部１７６が取引先会社との取引履歴、例えば売上総額や業務案件の総数等を保持しており、これらを用いて履歴リスクＰＣを算出することを述べた。この代わりに、取引履歴保持部１７６が、取引先会社毎に既に完了した過去の業務案件の障害度ＰＤ’を保持していてもよい。この場合、リスク判定スコア算出部１７８は、過去の業務案件の障害度ＰＤ’の平均値を履歴リスクＰＣとして用いてもよい。
【００８５】
また、取引履歴保持部１７６は、既に完了した過去の業務案件のリスク判定スコアＰと、それぞれの業務案件に関係する取引先会社に対する売上総額との間の相関を表すグラフ保持していてもよい。この場合、リスク判定スコア算出部１７８は、新たに業務案件のリスク判定スコアＰを算出する際に、その業務案件に関係する取引先会社の売上総額を取得し、前記グラフを参照して所定の計算式を用いてＰを修正してもよい。
【００８６】
以上、本発明をいくつかの実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００８７】
請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、本実施例において示された各機能ブロックの単体もしくはそれらの連係によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の一実施形態に係る取引先リスク管理システムの全体概要図である。
【図２】図１の取引先リスク管理装置の詳細な構成を示す機能ブロック図である。
【図３】企業情報データベースにより提供される会社別のデータ構造を示す図である。
【図４】ネガティブワードおよびリスク度の一例を示す図である。
【図５】図３のデータベースにしたがって展開される、ある調査対象会社とその会社の概要情報の各項目との関係を説明する図である。
【図６】調査対象会社についてネガティブワードの検索およびリスク集計をした結果の一例を示す図である。
【図７】調査範囲決定部がリスク調査の範囲をさらに下位階層に広げるか否かを判断するための基準例を示す図である。
【図８】一実施形態にしたがって取引先会社のリスク判定を実施する流れを説明するフローチャートである。
【図９】一実施形態にしたがって取引先会社のリスク判定を実施する流れを説明するフローチャートである。
【図１０】Ａ社、Ｂ社、Ｃ社の３社について取引先リスク管理装置でリスク集計を実施したときの様子を説明する概念図である。
【図１１】本発明の別の実施形態に係る個別案件リスク管理システムの全体概要図である。
【図１２】図１１の個別案件リスク管理装置の詳細な構成を示すブロック図である。
【図１３】サービス形態区分の一例を示す図である。
【図１４】取引推移保持部で保持される取引推移情報の一例を示す図である。
【図１５】取引推移情報に基づいた障害度の算出方法を説明する図である。
【図１６】案件リスク表示グラフの一例を示す図である。
【図１７】案件リスク表示グラフ内での各案件の位置に基づく対応方針判定を説明するための図である。
【図１８】案件リスク表示グラフの修正を説明するための図である。
【図１９】本発明の別の実施形態にしたがって個別案件のリスク判定スコアを算出する流れを説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００８９】
１０  取引先リスク管理装置、  １２  ネットワーク、  １４  企業情報データベース、  １６  指定サイトサーバ、  １８  操作端末、  ２０  情報収集部、  ２２  クローリング部、  ２４  概要情報取得部、  ２６  対象会社設定部、  ２８  ネガティブワード保持部、  ３０  文書検索部、  ３２  文章分解部、  ３４  マッチング部、  ３８  リスク度保持部、  ４０  ワード蓄積部、  ４４  リスク集計部、  ４６  与信判定部、  ４８  調査範囲決定部、  １５２  会計データベース、  １６０  個別案件リスク管理装置、  １７２  リスク度取得部、  １７４  格付取得部、  １７６  取引履歴保持部、  １７８  リスク判定スコア算出部、  １８０  契約請求情報管理部、  １８２  取引推移保持部、  １８４  障害度算出部、  １８６  会計情報取得部、  １８８  グラフ作成部、  １９０  対応方針判定部、  １９２  個別案件情報表示部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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